📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアのデータ分析
#### 時系列推移
– **全体のトレンド**: 総合WEIスコアは微細な変動を示しつつ、7月上旬から中旬にかけて上昇し、その後やや安定する傾向が観察されます。
– **顕著な変動期間**: 7月6日から9日にかけて、多くのスコアが急上昇している期間が見受けられます。この急上昇は7月7日のいくつかの異常値に端を発しており、特に社会的要因（社会持続可能性、社会基盤、社会的多様性）のスコアが強く影響しています。
#### 異常値
– **総合WEI異常スコア**: 2025年7月2日（0.81、0.72、0.70）、7月3日（0.78、0.73、0.65）、および7月19日（0.73）は特筆に値します。この傾向は、個人および社会のクラスターでスコアのばらつきに影響を与えた要因として、特に経済的余裕、精神的ストレス、自由度という個人の要因が挙げられます。
– **社会的持続可能性異常スコア**: 特に7月7日および9日の異常値（1.00）が社会的要因における急激な力学を示しています。
#### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **長期トレンド**: 総合的なWEIスコアの上昇傾向は、持続可能性や基盤の強化と関係している可能性があります。
– **季節的パターン**: 週周期のような短期的変動が見られ、それらは社会的基盤や教育機会のスコアに反映されることが多いです。
– **説明できない残差成分**: 7月頭の変動により、説明不能な残差が増加し、特に異常値として認識されるスコアの増加になっています。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップの分析**: 社会的持続可能性と個人の経済的余裕は高い相関を示し、また、個人の心理的ストレスと自由度も強い関連性を示しています。これらは、個々の自由感がストレスレベルを軽減することを示唆しているかもしれません。
#### データ分布（箱ひげ図）
– **ばらつきと外れ値**: 経済的余裕と社会的持続可能性のスコアには特定のばらつきが見られ、外れ値が存在します。これらは特に、社会的変動が激しい時期に相応しい異常とみなされます。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1: 0.72, PC2: 0.08**: PCA分析は、DATAの変動要因の大部分がPC1に集約されていることを示しています。この要素は、社会基盤の強化、持続可能性、多様性の確保が影響していると考えられます。
### 結論
総合的に見ると、この期間におけるWEIスコアは、社会・個人の持続可能性の取り組みや基盤制度の強化に伴い上昇しているが、個人の経済的余裕や心理的ストレスの影響により変動が見られます。特に急激な変動の背景に、社会的持続可能性の推進、基盤および多様性の確保が関連していると考えられます。今後、さらなる細分化した要因解析が必要でしょう。
総合WEI 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– 初期のデータ（2025年7月から9月）では、実績データが約0.75から0.9の範囲で横ばい状態にあります。一方、予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）も同様の範囲で予測をしています。
– 後半（2026年5月以降）のデータは、前年のデータとして0.9以上の範囲に大きく固まっており、明らかに以前の傾向より高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期データにおいて、外れ値として特定された点がいくつか見られ、実際の値と予測の間にギャップがあることが示唆されています。
– 後半の前年データでは、非常に密集しており、外れ値は特に見受けられません。これは、前年データが一貫性を持っていることを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素:**
– **実績と異常値:** 青い点の大きさはその期間におけるデータの密度を示している可能性があり、緑色の前年データとも比較されています。
– **予測区間:** グレーの帯は予測の不確かさを示しており、σ（標準偏差）に基づいています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績と予測データは同様の範囲内にあり、予測精度が高いことを示しています。
– 前年データが高いスコアを維持しているため、規模や影響が過去と比較して大きく拡張している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データと予測データが互いに密集していることから、強い相関があると考えられます。
– 前年データの纏まった分布は、過去の安定した運行や取り組みを示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響:**
– 人間の直感としては、前年データの高さが未来の予想の基準となり、これからの交通カテゴリの成長についてポジティブな印象を与えるでしょう。
– 高いWEIスコアは、交通の効率性やインフラの改善により寄与している可能性があり、社会経済においてもポジティブな影響をもたらすことが予測されます。
– 企業や政策決定者は、このトレンドを元にさらに効率的な施策を打つことが期待されます。
個人WEI平均 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは360日間にわたる個人WEI平均スコアの推移を示しています。視覚的に確認できるデータは大きく2つの期間に分かれています。
– **最初の期間（左側）**では、実績（青）のプロットは比較的高いスコア（0.6から0.8程度）で集まっており、一貫したトレンドは見受けられません。
– **次の期間（右側）**は、前年データ（緑）がやや不規則に分布していますが、おおよそ変動の範囲（0.4から0.7）に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データプロット内で特に目立つ外れ値は少ないですが、予定範囲内からの離脱点が特定期間に見られるかもしれません。
– 予測データは表示されていないため、予測と実績のズレは判断できません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青プロット**: 実績（実証AI）を示しています。
– **緑プロット**: 前年のデータ（比較用AI）です。
– 軸に近い、または集中的に存在するプロットは該当期間内の平均的な動きを示唆していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「実績」と「前年」データの比較が主目的です。2つの期間において、明確な相関や周期性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のデータディストリビューションが最初の期間では非常に集中しており、安定しているように見えます。
– 前年データは平坦に散らばっており、特定の傾向や変動パターンは現れません。
6. **直感的な洞察とビジネス社会への影響**
– 最初の期間での実績の集中は、該当時期における交通関連の効率が安定していることを示し得ます。
– 前年データと比較し、将来の予測や改善計画を立てる際に参考になるでしょう。
– 突発的な変動や強いトレンドが無いことで、既存の交通モデルや運用が大きく変化する兆候は現時点では少ないと言えるかもしれません。
この分析に基づき、長期的な交通状況の評価を深め、さらに詳細な予測モデル構築に活用していくことが可能です。
社会WEI平均 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには二つの主要な期間が示されています。
– 2025年7月から9月におけるデータ（青い点）は、主に横ばいの傾向を示しています。
– 2026年5月から7月のデータ（緑の点）はやや分散していますが、大きな上昇や下降のトレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータにおいては、いくつか異常値（黒い丸で囲まれた点）があることが確認できます。
– これらは予測した範囲外で観測されたものであり、特異な要因による影響を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、実績AIによって得られたものです。
– 緑の点は前年のデータであり、過去との比較として示されています。
– 予測は複数の方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって行われており、これらの予測は描画された線で表されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去のデータ（前年）とその後のデータは分布が異なり、時期によって交通の様相が変わっている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関関係は視覚的に確認できませんが、特定の期間でのみ分析されているため、長期的なトレンドの把握には注意が必要です。
6. **直感的な理解と影響**
– 人間がこのグラフから直感的に感じることは、交通データにおける季節的な変動や外れ値の存在です。
– 社会への影響として、これらの外れ値は交通の非効率性や異常な混雑を示唆する可能性があり、政策や改善策の策定に活用できるでしょう。
全体として、このグラフは短期間における交通状況の変化と予測を視覚的に理解できるようになっており、データに基づいた意思決定に役立つ情報を提供しています。
個人WEI（経済的余裕） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
## グラフ解析
### 1. トレンド
– **横ばい:** 初期の期間（2025年7月～9月）において、実績値（青い点）は一定の範囲内で横ばいしています。
– **変動:** 中期から後期にかけて（2026年以降）、データが少なく時間経過とともに変動が見受けられます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフでは、初期に外れ値（黒丸）が存在しています。しかし、それ以外の期間では外れ値は特に確認できません。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）の内側に多数の実績値があり、ここでの変動は比較的小さいです。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青の実績点:** 実際の経済的余裕のスコアを表しています。
– **赤の×印:** 予測されたスコアです。予測手法は複数提示されており、手法によっては大きな相違があることがわかります。
– **緑の点:** 前年のスコアを示していますが、予測と異なり連続したプロットです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績値と予測値の間に相関関係があり、実績に沿って予測が近似されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期において、実績と予測値（紫線：線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なることから、予測モデルの精度に差があることが示唆されています。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **直感的洞察:** 初期の経済的余裕は安定していますが、2026年以降の予測は不安定であるため、状況次第で大きく変動する可能性があることを示唆しています。
– **ビジネス・社会への影響:** 継続的な予測やモニタリングが求められる状態であり、特に交通カテゴリにおいて経済的余裕の変動がある場合、重要な施策や対応が必要です。物流や交通政策に影響を与える可能性があります。
個人WEI（健康状態） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側（2025年7月から2025年9月）のデータは、0.7から0.8付近に密集しています。
– グラフの右側（2026年5月から2026年7月）では、数値が約0.8付近に集中しています。
– 時系列に明確な上昇や下降のトレンドは見られず、期間を通して数値は比較的一定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として示されているプロットがいくつかあります（黒の円）。これは特定の評価日で他のデータポイントから外れている可能性があります。
– 異常値の存在は、データの中でその期間における異常な事象を示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– **実績（実績AI）**: 青のプロットは実際のデータを示しています。
– **予測（予測AI）**: 赤の×印が予測値です。
– **異常値**: 黒い円で示されています。
– **前年（比較AI）**: 緑色のプロットが前年のデータを表しています。
– **予測モデルの範囲**および**予測ライン**は異なる回帰モデルを示しており、特にランダムフォレスト回帰が強調されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 前年のデータ（緑色）が今年のデータ（青色）とほぼ一致しており、健康スコアが前年とほぼ同等であることを示しています。
– 実績と予測のデータも一致している部分が多く見られ、精度の高い予測がされているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値以外では、全体としてデータは0.7から0.8付近に集中しており、比較的狭い範囲にデータが分布しています。
6. **直感的に感じることと社会への影響**
– 健康スコアが比較的一定していることは、参加者の健康状態が安定して維持されていることを示唆します。
– 異常値の存在は、特定の時期や状況での変動要因（例: 季節変動や特定イベント）を示しており、これを追跡することでさらなる洞察が得られる可能性があります。
– ビジネスや社会的には、この安定性は健康管理が上手く行われていることを示し、新規の施策や改善策を提案する上でのベースラインとして活用できます。個人の健康維持や交通に関する政策にも影響を及ぼす可能性があります。
個人WEI（心理的ストレス） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **初期のデータ（2025年7月-2025年9月頃）：**
– 青のプロット（実績）は0.6から0.9の間に密集しており、比較的安定していますが、高めのストレスを示唆しています。
– **後期のデータ（2026年5月-2026年7月頃）：**
– 緑のプロット（前年比較）は0.6から0.8の間に分布し、全体的にやや低めのストレスを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値：**
– 黒の円で示された異常値が存在し、初期データにおいて一部のプロットが他と離れた値を示していることがあるため、一部の期間で極端な心理的ストレスが観測された可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青と緑のプロット：**
– 青は実績、緑は前年との比較を示しています。これにより、前年と比べてどのように心理的ストレスが変化したかを観察可能です。
– **線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰：**
– 各色の線は異なる予測モデルの傾向を示しており、心理的ストレスの将来の動向を異なる手法で予測しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– モデルによる異なる予測値により、将来の傾向についての信頼度や不確実性を評価することができます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと前年比較データの間には、全体的に同様の範囲でデータが分布しているため、類似したストレスパターンが見られる可能性があります。
### 6. 直感的な洞察と社会への影響
– 初期には高めの心理的ストレスが観測され、後期には比較的低めのストレスが示されています。これにより、交通の状況や季節的要因による影響が示唆される。
– **ビジネス影響：**
– 交通業界は特定の期間におけるストレス管理に注力し、異常値が発生する要因を解析することで、業務効率や従業員のウェルビーイング向上に繋げる可能性があります。
– **社会的影響：**
– 観光シーズンやイベントなど特定の期間に影響を与えている可能性があるため、効率的な交通計画の立案に役立てることができる可能性があります。
このグラフは、心理的ストレスの時系列分析を通じて、交通の状況やその他の要因が個人のストレスにどのように影響するかを示しています。
個人WEI（自由度と自治） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
– **初期データ（実績AI）**: 2025年7月から2025年11月までの期間に、一貫して高いスコア（約0.8付近）で推移しています。トレンドに大きな変化は見られません。
– **後期データ（前年比較AI）**: 2026年6月から2026年7月にかけてのデータは0.7から0.9付近の範囲で推移しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 見た目には大きな外れ値は存在しないようです。全体的にデータは一定の範囲内で分布しています。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（実績AI）**: 青い点で示され、初期の期間に集中しています。
– **異常値**: 黒い円で囲まれたポイントとして示され、特に目立つ異常値は見られません。
– **予測（各手法）**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の異なる予測手法が用いられています。
– 各手法では異なる予測線が表示されていますが、大きな差異は見られません。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 前年のデータと実績AIのデータ間で比較されており、両者のスコア帯が類似していることが確認されます。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 個々のデータポイントは比較的一定の範囲内に存在し、スコアの変動幅も比較的小さいため、大きな相関関係や明らかな周期性は示されていません。
#### 6. 直感的な洞察と影響
– **直感的洞察**: 初期のデータ範囲（実績AI）が後期のデータ範囲（前年比較AI）と大きく変わらないことから、交通に関する自由度と自治のスコアが安定していると感じられます。
– **ビジネスや社会への影響**:
– スコアの安定性から、交通に関する政策やプログラムの効果が持続している可能性があります。
– また、予測手法が示す通り、今後も大きな変動がないと予想されるため、今の施策を維持することが安定的な運営に寄与するでしょう。
このようなデータは、交通政策の評価や改善策の立案において重要な指標として活用できるでしょう。
社会WEI（公平性・公正さ） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期（2025年7月から9月）において、実績値（青色）が高い位置に集まっており、安定しているように見えます。
– 時間が進むにつれて（2026年6月頃）、データは右側の点群（緑色）に移行し、これらも比較的高いスコアを保持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階で、数値的に異常な値として認識される異常値（黒い縁取り）がいくつか存在します。これらはスコアレンジ内で上限や下限から外れた値として認識されているようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績AIの実績を示しており、濃さやサイズは密度を示しています。
– 緑色のプロットは昨年のデータを表しており、実績に基づく予測の一環として役立ちます。
– 異常値（黒い円）は特に注意すべきデータポイントを示しています。
– 予測手法（紫、ピンク、緑の線）はそれぞれ異なるAI手法の予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データ（青）と前年データ（緑）は視覚的に分かれており、時間の経過に伴う変遷を示しています。
– 各予測手法は初期データに対する期待値を表しており、ランダムフォレスト回帰などは中間的な値を予測しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年のデータ間には連続性があり、時間経過とともにスコアは比較的高い値に集中していることが示唆されます。
6. **人間の直感的な洞察と影響**
– 初期データのばらつきに見られる異常値についての細心の注意が必要です。これは特異なイベントに起因する可能性があります。
– 予測による安定性の向上は、社会的公平性の向上が期待できることを示唆していますが、社会的な政策や外的要因に大きく影響される可能性があります。
– ビジネスへの影響としては、これらの分析に基づき、交通施策や投資が積極的に改善される可能性があります。分析による透明性と公平性の維持が、社会に対する信頼を高めるでしょう。
社会WEI（持続可能性と自治性） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは二つの異なる時期におけるデータを示しています。最初の期間（2025年中頃）は高い「WEIスコア」で多数の点が密集していますが、期間が進むと（2026年）突然スコアの低下が見られます。
– この変化は、制度的または社会的なイベントの結果を示唆するかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の密集した点群の内部には、「異常値」としてマークされた点が見られ、予測範囲を超えていない点があるようです。
– 2026年の期間には大きな変動が見られ、スコアが著しく低い位置で新たなデータ点が密集しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績（実績AI）の青色の点は2025年のスコアに対応しています。
– 緑色の点は前年の比較データを示しており、最新のデータと大きな乖離があることが分かります。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の異なる手法がそれぞれ描かれており、予測がどの程度実績に一致しているかを見ることができます。
4. **データの関係性**
– 予測データと実際の実績データの間で比較が行われているが、最新データとの適合性に差が見られ、特に2026年のデータは従来の予測から大きく外れています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアが徐々に下降していることや、最新のデータが低いスコアに集約していることが潜在的な問題を示唆しています。
6. **直感的な解釈と影響**
– このグラフから直感的に感じることは、社会的または制度的に継続的な影響を及ぼす可能性がある出来事が発生したと捉えることができます。
– 交通に関連する持続可能性や自治性が大幅に低下している可能性があり、政策的介入や改善が必要と示唆されるかもしれません。
このグラフは、交通関連の政策決定者に対し、現時点での取り組みが望ましい状態に維持されていないことを示す警告と捉えられる可能性があります。
社会WEI（社会基盤・教育機会） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下に、グラフに基づく分析結果を示します。
1. トレンド:
– グラフは、2つの異なる期間にデータポイントが集中しています。開始から約180日間は一つのクラスターがあり、その後間を空けて、もう一つのクラスターが180日後に存在しています。
– どちらのクラスターも、スコアが0.7から0.9の範囲に密集していますが、時間の経過による明確な上昇または下降のトレンドはありません。
2. 外れ値や急激な変動:
– 最初のクラスターでは、いくつかの異常値が目立ち、特定の評価日でスコアが極端に低い箇所があります。これらは、異常値として明示的に記されています。
– 2つのクラスター間の期間にはデータがないため、この部分での変動やトレンドを描写することはできません。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青いプロットは「実績（実測AI）」を示しており、観察されたデータです。
– グレーの線は「予測の不確かさ範囲」を示し、予測の信頼性についての情報を提供しています。
– 緑色のプロットは「前年（比較AI）」を示し、前年の同期間との比較が意図されています。
– 紫の線は「予測（ランダムフォレスト回帰）」を示しており、予測モデルの一例です。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実測データと前年のデータは、特に2つの期間において密接に分布しており、前年と今年の実績値に大きな違いは見られません。
– モデルによる予測（紫の線）は実測値と密接に一致している部分がありますが、外れ値については説明しきれていません。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 明確な相関関係を示す情報は欠けていますが、前年のデータと実績データの分布が類似していることから、今年と前年の社会基盤や教育機会の状況に相関があるかもしれません。
6. 直感的な感覚およびビジネスや社会への影響:
– データの集中度と予測の不確実性から、社会基盤や教育機会が非常に安定しているように直感されますが、異常値は特に注意すべき点として考慮されるべきです。
– このような安定性と予測精度の向上を背景に、交通インフラや教育政策のプランニングにおいて、さらなる精緻化やリスク管理が可能になると考えられます。異常値の原因追求が改善の糸口になるかもしれません。
社会WEI（共生・多様性・自由の保障） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### トレンド
1. **上昇・下降・横ばい**:
– 初期の時期（2025年7月から9月）では、実績データ（青色）は比較的一定のスコア（約0.7から0.8）で横ばいです。
– 中期（2026年5月から7月）では、前年のデータ（薄緑）はやや上昇し、0.8付近に集中しています。
2. **周期性**:
– 明確な周期性は見られませんが、年をまたいでデータの分布が少し異なる傾向があります。
### 外れ値や急激な変動
– 青色の実績データには一つの顕著な異常値（黒色円で示される）があり、そのスコアは0.6に近いです。
### 各プロットや要素の意味
– **色と形状**:
– 青色は実績値を表し、緑色は前年データを示しています。
– 紫色の線は予測（線形回帰）を、ピンクはランダムフォレスト回帰を示しており、ほぼ一定の予測をしているように見えます。
### 複数の時系列データの関係性
– 実績データと前年データの間には、一年でスコアが上昇する傾向が示されています。
– 予測モデル（線形回帰、ランダムフォレスト回帰）は、データの変動に十分対応していないように見えます。
### 相関関係や分布の特徴
– 実績のスコアは、2025年のデータと2026年のデータの間でわずかに異なる分布を示しています。
– 異常値は特定のタイミングで見られ、全体の分布とは異なります。
### 直感的な洞察と影響
– **直感的に感じること**: 実績が前年と比較してわずかに改善されていることが見て取れます。異常値も特定の状況やイベントと関連している可能性があります。
– **ビジネスや社会への影響**: データからは交通システムの多様性と自由が少しずつ改善されていることを示唆しています。ただし、異常値や予測モデルの精度については改善の余地があり、それらの理解と調整が必要です。モデルの改善により、将来の予測がより正確になり、交通の多様性と自由の保障がさらに促進されるでしょう。
総合WEI 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
個人WEI平均 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
社会WEI平均 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
総合WEI 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 時間帯ごとに色が変わるため、日中や夜間での交通量の変化を示している可能性があります。例えば、朝と昼（7時～15時）は色が黄緑や黄色であることから、交通が活発であることが示唆されます。
– 全体として、時間帯ごとの交通量に周期性が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日（例えば、7月10日や7月20日）に色が濃い紫や青になっているため、これらの日に何らかの異常な変動（交通量の減少）が発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃さが交通量を示しています。鮮やかな黄色や黄緑は高い交通量、暗い青や紫は低い交通量を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 時間帯と日にちという二軸があり、特定の日の特定の時間帯に集中して高い交通量があることが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 昼間（特に7時～15時）は交通量が高まる傾向があり、特定の時間帯にピークがあることが示されています。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– 朝や昼の通勤・通学時間帯に交通が増えるため、これに対応した交通計画が求められます。
– お盆休みや特定のイベントなどで交通量が急増する日があるため、事前の予測と対策が重要です。
– 交通機関の効率的な運用や維持管理に役立つ情報が得られる可能性があります。
このヒートマップは、交通パターンを視覚的に理解し、効率的な交通管理や都市計画の立案に貢献することができます。
個人WEI平均 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体として、特定の曜日や時間帯に色の変化が見られます。特に、午後（15時、16時）と夕方以降（19時以降）にわたって色の明るさが変化しています。これは時間ごとのスコアの変動を示しており、特に日中から夕方にかけてスコアが高くなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 午後の時間帯（特に15時）は、一貫して高いスコアが観察されますが、7月20日には急激にスコアが低下しています。これは特異なイベントや交通量に影響を与える要因がある可能性を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は個人WEIスコアの強度を示しています。濃い色（紫や青）は低いスコアを、明るい色（緑や黄色）は高いスコアを示します。
– 時間帯や日にちごとに分かれた色のブロックは、交通のパターンを把握するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとのスコアの変動はある日で一定のパターンを示していますが、異なる日での比較により一部の時間帯で明確な変動が観察できます。このことは、曜日や週末による影響、あるいは特定のイベントによる変動を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一定の時間帯（特に午後と夕方）でスコアが集中的に高くなっていることが見受けられます。これは、交通が集中する時間帯や特定の曜日による影響を反映している可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– このヒートマップから、人々が特定の時間に集中して移動していることが分かります。交通機関における需要の予測や、混雑の緩和策に役立つ情報です。また、異常値や急激な変動が発生する場合、それが社会や経済活動に直接の影響を与える可能性があり、それへの対策が求められます。
社会WEI平均 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下のグラフの分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 午前7時から午後8時にかけて、明確な周期性が見られます。特に午前8時と午後3時にスコアが高くなるトレンドがあります。
– 日中の時間帯に高いスコアが得られ、夕方から夜にかけては低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月10日にやや高いスコアが観測され、これは通常のトレンドから外れた外れ値として考えられます。
– 7月8日にも比較的高いスコアがありますが、他の日との変動は緩やかです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さはWEIスコアの強さを表しており、緑から黄色が高スコアを、青から紫が低スコアを示しています。
– 主に晴れた日中（緑色が多いタイムスロット）が高スコアであることが視覚的に明らかです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとの変化があり、午前と午後のピーク時間にスコアが集中しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯、特に午前7時から午後8時にかけて高い相関が示唆される。これは、交通活動がこの時間帯に集中している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 日中の交通が特に活発であることを示唆しており、交通機関や都市計画における重要な時間帯を示しています。
– WEIスコアの高い時間帯は、公共交通機関の運行頻度を増やすことで混雑を緩和できる可能性があります。
– 外れ値である日などはイベントや事故など特別な要因が働いた可能性があり、更なる調査が考えられます。
これらの洞察が、交通システムの効率的な運用や改善に貢献する可能性があります。
全WEI項目 相関ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップでは、全体的に高い相関関係を示す赤系色が多く見られます。特に、`総合WEI`と他の項目は高い相関（0.9以上）を示しています。これは、これらの要素が全体的に同じ方向で変動しやすいことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関が低い部分、例えば`個人WEI（経済的余裕）`と`個人WEI（心理的ストレス）`の相関は0.12と低く、これらの間には直接的な関係が少ないことを示しています。このような低相関の部分は場合によっては外れ値として認識されるかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 高い相関を示す部分は赤色に近く、低い部分は青色または白に近づきます。色の濃さによって相関の強さが視覚的に表現されています。
4. **関係性**
– `社会WEI（公平性・公正さ）`と`社会WEI（共生・多様性・自由の保障）`の間には非常に高い相関（0.96）があります。これらは関連性が強く、交通安全政策と社会的公正が密接に関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– `個人WEI（健康状態）`は、他の個人や社会のWEI項目と比較的低い相関を示しています（0.2〜0.5の範囲）。これは、健康状態が他の要素に影響されにくい独立した要素である可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– 高い相関は、交通政策が個人および社会の様々な側面に影響を与える可能性を示唆しています。特に`公平性・公正さ`や`共生・多様性`は、政策の評価基準として重要視される傾向があります。また、`心理的ストレス`や`経済的余裕`のような低相関の要素は、個別の対策が必要であることを示しています。
ビジネスにおいては、これらの相関の理解が市場分析や政策策定において有益です。特に交通インフラや公共交通機関の改善が他の社会的指標に与える影響を評価するために重要です。
WEIスコア分布比較（箱ひげ図）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフ全体として、特定のトレンドは視覚的に示されていませんが、各カテゴリのWEIスコアの中央値がわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 社会的WEI平均や個人WEI（経済的余裕）のカテゴリには、外れ値が多く見受けられます。これにより、スコアのばらつきが大きいことが示唆されます。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図は、各カテゴリのスコアの中央値、四分位範囲、および分布の広がりを示します。色分けは異なるカテゴリを単純に識別するためと思われます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データはカテゴリ別にまとめられており、時系列の関係性を直接示すものではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 個人WEI（健康状態）が最も広い範囲を持ち、極端な外れ値も含まれています。その他のカテゴリは比較的安定した分布を示しています。
6. **直感的な感じと影響**
– 人々は、経済的要素と健康状態が、交通カテゴリにおけるWEIスコアに大きな影響を与えていることを直感的に理解するかもしれません。
– 社会やビジネスへの影響として、経済的余裕や社会的公正等が交通システムにどのように影響を与えるかが検討される必要があります。
このグラフから、交通分野での様々な要因が個人や社会に与える影響の多様性を示す一方、特定の分野では安定性の欠如が課題であることがわかります。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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このグラフは、交通に関連するWEI（Weighted Economic Index）の主成分分析（PCA）結果を示しています。以下の観点から分析します。
1. **トレンド**:
– グラフには特定のトレンドは示されていません。PCAにより次元削減されたデータは、各点がそれぞれの観測対象を表しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分軸（負から正まで）に沿って、データが広く分布しています。特に0.2付近に集中したデータが見られます。
– 特定の外れ値は見当たりませんが、一部の点が他の多数のデータポイントから離れた位置に存在する点が興味深いです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットは、観測された日ごとの交通データの主成分スコアを示します。
– 第1主成分が72%の寄与率を持っており、データの変動の大部分を説明しています。第2主成分は8%です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 第1主成分と第2主成分の値に基づいて、データは2次元にプロットされています。これにより、観測されたデータセット間の関係性やパターンが見えやすくなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分に沿って、データは右上にかけて分布が広がっています。これは、交通データの大部分がこの主成分軸に沿って説明されていることを示しています。
– 全体として、第1主成分が高い値を持つ領域にデータが多く集まっています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– このタイプの分析は、交通データの主要な変動要因を特定するのに役立ちます。交通量や運行パターンの最も影響力のある変動因子の理解につながります。
– 経済活動や都市計画、運送業界の最適化などに役立つ可能性があります。上位の主成分に影響を与える要因を分析することで、効率的な交通管理策の立案につながるでしょう。
このPCA分析により、交通データの複雑な相互関係を理解しやすくし、より効果的な意思決定を支援するインサイトを提供できます。
本分析には、実績AI・予測AI・比較AI（前年比較）、説明可能AI（xAI/3σ誤差）に加え、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の**複数の機械学習モデルによる予測**を統合し、社会の変化を多角的に可視化しています。また、時系列データの詳細な傾向を捉えるための**異常検知**と**季節性分解（STL）**、さらに多変量データの構造を明らかにするための**主成分分析（PCA）**も導入しました。
各モデルの予測が実績とどのように異なるか、そしてどのモデルが最も高い精度で未来を予測しているかをご確認ください。表示されているデータ点やラベルに注目することで、より深い分析が可能です。インタラクティブグラフでは、直接操作して詳細な情報にアクセスできます。
